如何在r中实现histfit？

Matlab中有histfit函数可以绘制直方图，并通过bin值拟合分布。 必须估计分布的参数。 如何在r中实现histfit？我找了很长时间，但它没有运气

这之前已经提到过，但没有更好的解决方案。sn包似乎支持多个发行版，但不支持太多

我用hist函数对数据进行了探索，直方图显示了伽马分布的一般规律。 但是如果我把垃圾桶加起来再显示一次，图表就会显示更多的细节，伽马分布就失败了。 FitDisr也无法找到参数。

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所以我想用直方图中的粗略数据来拟合数据。这就是问题所在，谢谢您的帮助。

MASS包中的

fitdisr

函数可用于查找给定分布（包括gamma）的参数。函数

density

和

logspline

包（以及其他）可用于估计数据的密度函数，而无需假设特定分布

行

和

曲线

功能可用于将估计密度曲线添加到绘制的直方图中（创建直方图时使用

prob=TRUE

）

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如果您想将数据与特定分布进行比较，那么像qqplot（

qqplot

函数或其他）或视觉测试（

vis.test

在TeachingDemos软件包中）之类的工具可能比直方图和密度图更好。

我必须自己回答，包“bda”可以在多个发行版中适合装箱数据，但是它只能通过四舍五入来装箱数据。

您到底尝试了什么？你在这里找过了吗？试试这个：我想要的几乎和中描述的@fmark一样。但sn软件包仅适用于一些不在我列表中的发行版。@DirkEddelbuettel我需要支持gamma发行版。请学习如何搜索。查询

[r]如何拟合gamma分布的第一步返回：更一般地说，MASS包有一个函数
fitdistr
@DirkEddelbuettel，我已经读过了。FitDisr通过mle方法拟合所有样本，但我希望通过bin值hist返回进行拟合。我已修改了上述描述，请对此进行检查。logspline包中的
oldlogspline
函数可以拟合基于区间删失数据（直方图bin计数）的估计密度，这将不是伽马，但是估计的密度。如果需要gamma密度，则仍然可以仅使用原始数据使用
fitdistr
，或创建gamma和区间删失数据的可能性（或
optim
而不是
fitdistr
）。现在还不清楚你到底想要什么，你有什么数据。